| 研究課題/領域番号 |
20K19891
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分61050:知能ロボティクス関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
平野 正浩 東京大学, 生産技術研究所, 助教 (80868638)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 車載画像処理 / 高速ビジョン / 高速路面解析 / 自動キャリブレーション / 環境認識 / 高速近接路面解析 / 自動運転 / 先進運転支援システム / 移動体搭載ビジョン / 完全状態把握 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，高速近接路面解析技術により，移動体搭載ビジョンの姿勢や移動量などの状態を高速・高精度・ロバストに把握する技術を確立する．移動中のイメージセンサの対路面姿勢と移動量を統一的にモデリングし，高速近接路面解析の結果と整合する状態パラメータを高速・高精度に推定するアルゴリズムを確立する．さらに，光学系・照明系・画像処理によって計測をロバスト化したシステムを構築した上で，実車両実験を通した改良によって実応用可能なレベルまで到達することを目的とする．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，高速カメラを用いて走行中に近接路面のテクスチャの見え方の変化を解析する高速近接路面解析により，移動体搭載ビジョンの姿勢や移動量などの状態を高速・高精度・ロバストに把握することを目的とした．その結果，カメラが路面に対して大きく振動している場面においても，姿勢角を1度以内，速度の推定誤差を1%以内で推定できることを示した．さらに高速近接路面解析を応用することで，一般的な車載カメラの車両座標系に対する姿勢角の推定手法を提案し，1度以内の誤差で推定できることを示した．さらに応用例として，ステレオ高速ビジョンを用いた高精度車間距離計測，及び死角からの飛び出しの高速検知手法を開発した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究により移動体に搭載したビジョンの動的な状態の把握が可能となるため，移動体自身や周囲物体の位置・速度を計測する精度や速度を向上させるための基盤的な技術を提供する．これにより，自車と周辺環境との位置関係の高速高精度なセンシングが要求される応用において特に有効である．本研究で直接の対象とした自動車だけでなく，AGVや列車，ドローンといった移動ロボット全体に対しても応用可能な技術であるため産業的な価値の高い技術であるといえる．
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